프로그래머는 프로그램 작성 중 문법적으로 올바르지 않은 문장을 입력할 수 있다. 문법적으로 불완전한 문장 입력은 사용자의 계속적인 편집 상태를 종료하고, 정상적인 파싱을 보장하지 않는 원인이 된다. 따라서, 사용자는 편집기가 제공하는 적절한 오류 처리 루틴을 통해 문법적으로 잘못된 문장에 대해 수정 작업을 실행해야 한다. 에디터 환경에서의 사용자 입력은 입력 부분의 왼쪽, 오른쪽에서 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 따라서, 에디터가 문법적으로 빠져있는 부분의 심볼이 무엇인지 정확히 인식 가능하고, 주어진 문법에 따라 부분적인 파스트리를 완성한다면, 사용자의 프로그래밍 편집 상태를 종료하지 않고 계속적인 편집과 성공적인 파싱을 보장할 수 있을 것이다. 본 논문은 파서가 문법적으로 올바르지 않은 문장의 입력에 대해 해당 문법에 따라 빠진 부분을 올바로 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스 트리를 완성함으로써 성공적인 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안하고 실험한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있으며, 불완전 입력에 대해 계속적인 파싱을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.
최근 한국어를 배우는 외국인의 증가로 '외국어로서의 한국어 학습(KFL)'에 대한 관심이 늘고 있다. 본 논문에서는 외국인을 위한 한국어 교재에서 사용된 회화 문장으로부터 문장 패턴을 분석하고 이를 기반으로 한국어 부분 언어 문법을 정의한다. 대개 부분 언어 문법은 간단하고 배우기 쉬우므로 외국어로서의 한국어 학습자들이 쉽게 한국어로 의사소통을 할 수 있을 것이다. 특히, 본 논문에서는 이 부분 문법이 컴퓨터로 해석될 수 있도록 문법을 정의하였고, 이를 자동 어휘분석기 생성기(flex)와 자동 파서 생성기(bison)을 이용해 기본적인 검증을 하였다.
확장된 PLR 문법은 LR 문법의 넓은 범위의 부분 문법 클래스이면서 LL 문법의 장점을 갖는 문법 클래스이다. 한편 주어진 임의의 문법에 대한 확장된 PLR 문법의 테스팅 알고리즘은 아직까지 제시되지 않았다. 본 논문에서는 확장된 PLR 문법에 관한 테스팅 알고리즘을 제시한다.
대표적인 웹 문서의 표준인 XML(eXtensible Markup Language)은 문서의 구조와 내용을 기술하기 위해 태그(tag)로 이루어진 문법 구조를 이용한다. 일반적인 텍스트 에디터 환경에서 XML 문서에 입력되는 내용(contents)과 그것을 포함하는 태그의 쌍은 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. XML 문서를 작성하는 과정에서 문법적으로 불완전한 문장 입력은 정상적인 파싱을 보장하지 않는다. 본 논문은 XML 문서 편집기에 사용될 수 있는 XML 파서가 문법적으로 불충분한 문장의 입력에 대해 문법에 따라 빠진 부분을 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스 트리를 완성함으로써 사용자에게 성공적인 XML 문서 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있다. 또한, 사용자는 불완전 입력에 대해 일반적인 에러 처리에 따른 편집 중단 없이 계속적인 문서 파싱을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.
개념기반 분석방법은 발화문에서 발화자가 전달하고자 하는 중요한 부분만을 추출하여 개념어로 대표하여 분석하기 때문에 문장에서 발생하는 불필요한 여러 언어현상을 무시하고 주요 의미만 추출할 수 있는 강건함을 가장 큰 장점으로 갖는다. 한국어는 영어권 언어와는 달리 교착어와 부분 자유 어순의 특징을 가지기 때문에 구문정보를 이용하지 않는 순수 개념 기반의 분석기법을 한국어에 그대로 적용하면 문법의 복잡도가 증가하여 시스템 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서 제시하는 구문정보를 이용한 개념기반의 분석방법은 순수 개념 기반의 분석기법이나 구문정보만을 사용하는 방법보다 모호성이 적고, 문법의 기술이 용이하며, 대화체 처리의 어려운 점들을 상당수 극복할 수 있다. 또한 분석루틴의 skip기능은 자연 발화문의 분석률을 높여주며, 어근으로부터 분리한 어미를 일정한 개념으로 분류함으로써 교착어의 특성으로 인한 문법의 복잡도를 해소하였고, 분석문법으로 부분 자유 어순에 따른 다양한 문장들을 수용할 수 있다.
본 논문에서는 우리말 문서에 있는 오류를 어절 단위로 검증하는 철자 오류와 여러 어절을 분석해야 처리할 수 있는 문법 오류로 분류하였다. 문법 오류를 처리할 때 전체 문장 분석은 시간이 많이 소요되고 구현하기 어려우므로 대부분 부분 문장 분석 방법을 이용한다. 기존 연구에서 사용한 부분 문장 분석은 분석 어절에 어휘 중의성이 있을 때 문장 분석 종결 또는 과분석 등의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 문법 검사기에서 어휘 중의성 때문에 발생하는 문제점을 해결하는 방법으로 어휘 중의성 제거 규칙을 사용한다. 본 논문에서 구현한 어휘 중의성 제거 모듈은 코퍼스 데이타에서 얻은 경험적 규칙을 기반으로 한다. 이 경험적 규칙은 언어적 지식을 기반으로 한다.
RIA(Rich Internet Application)는 기존의 웹 애플리케이션 기술이 가진 평면적인 표현과 순차적인 프로세스를 다이나믹한 사용자 인터페이스와 데이터베이스의 연동을 통해 저렴한 비용으로 하나의 인터페이스에서 모든 프로세스가 처리 가능하도록 해주는 기술을 의미한다. 본 논문에서는 웹 표준(HTML/CSS)을 RIA로 확장한 문법을 해석 할 수 있는 RIA Generator를 제안한다. RIA Generator는 크게 두 부분으로 나뉘는데, 한 부분은 기존 HTML 및 CSS 소스와 확장된 RIA 문법을 파싱하는 부분이고, 나머지 한 부분은 파싱한 것을 의미에 따라 화면에 적절히 출력하는 부분이다.
문법 검사기는 문장의 문법 오류를 찾고 이에 대한 적절한 대안을 제시하는 것이다. 문법 오류를 찾기 위해서 문법 검사기는 전체 문장을 분석해야 하며 이는 많은 자원이 소요되는 작업이다. 이러한 이유로 대부분의 한국어 문법 검사기는 중의성이 없는 작은 부분에 대해서만 구문 분석을 수행하는 부분구문 분석기를 이용하고 있다. 본 논문의 구문 분석기는 문법 오류를 검사하기 위해서 전체 구문 분석기를 사용하였다. 이 방식은 여러 단어를 사이에 두고 떨어져 있는 두 단어간에 문법적 오류가 있을 경우에도 이를 찾아서 고칠 수 있다. 결과적으로 이 방식은 수행 성능을 저하시키는 대신, 문법 오류를 수정하는 정확률의 향상을 기대할 수 있다. 본 논문의 문법 검사기는 문법 오류를 찾고 수정하기 위해서 65개의규칙을 사용한다. 전체 구문 분석기를 사용하는 한국어 문법 검사기는 약 7백만 어절로 구성된 실험 코퍼스에 대해서 약 96.49%의 교정 정확률을 얻을 수 있었다.
확장된 PLR 문법은 LR 문법의 부분 클래스로서 LL 문법에 대한 커버링 성질을 만족하는 변환이 존재하는 현재까지의 가장 큰 문법 클래스이다. 본 논문에서는 확장된 PLR 문법에 대한 기존 커버링 문법 변환을 단순화시키는 커버링 문법 변환을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 커버링 문법 변환은 기존의 4개의 규칙 유형을 3개의 규칙 유형으로 축소시킨다.
에디터 환경에서 사용자가 문법적으로 불완전한 문장을 입력하면, 에디터는 오류를 발견하고 적절한 오류 처리 루틴을 실행하게 된다. 대부분의 에디터는 에러를 발견하면 에러 발생 여부를 사용자에게 알리고, 에러 위치를 하이라이트 시켜 사용자가 오류를 수정할 수 있도록 해준다. 에디터 환경에서의 사용자 입력은 입력 부분의 왼쪽, 오른쪽에서 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 그러나, 기존 오류 처리 방법은 불완전한 문장에 대해 에러 처리만을 통보할 뿐 계속적인 파싱을 보장하지 못한다. 본 논문은 파서가 문법적으로 불완전한 입력 문장을 해당 문법에 따라 올바로 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 파스 트리의 부족한 부분을 완성함으로써 계속적인 파싱을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 사용자는 입력의 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있고, 불완전한 입력에 대한 계속적인 파싱을 보증 받을 수 있어 파싱 효율을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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